Matthew D. Zeiler and Rob Fergus经典论文，最近Krizhevsky等人展示了大型卷积网络模型在基准数据集ImageNet上的令人印象深刻的分类性能[18]。然而，对于他们为什么表现如此出色以及他们如何改进这一点并不清楚。在本文中，我们探讨了这两个问题。我们介绍一种新颖的可视化技术，可以深入了解中间要素图层的功能和分类器的操作。基于这些可视化的决断，使我们能够找到比Krizhevsky等人的模型更好的架构。在ImageNet分类基准数据集上，我们也进行消融研究，以发现不同模型层的性能贡献。我们的ImageNet模型很好地推广到了其他数据集：当softmax分类器被重新训练时，它令人信服地超越了Caltech-101和Caltech-256数据集上的当前最先进的结果。